APLIKASI PENGEKSTRAK CIRI KERIPUT WAJAH MANUSIA DENGAN PENDEKATAN KEACAKKAN STATISTIS ENTROPI

Syukri Gazali Suatkab
Alphin Stephanus (Stevie)

Abstract


Proses penuaan merupakan hal yang tidak bisa dihindari dan sifatnya alami pada manusia. Perubahan wajah manusia terjadi secara signifikan seiring dengan bertambahnya usia.  Aspek-aspek yang mempengaruhi perubahan ini antara lain: heriditas, psikologis, nutrisi, lifestyle, ras maupun dearah geografis.  Manusia memiliki kebutuhan yang berbeda pada setiap kelompok usia. Sebagai konsekuensi perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan informasi maka dibutuhkan layanan publik yang dapat membantu manusia dalam memenuhi kebutuhan berdasarkan kelompok umur. Untuk dapat mengelompokkan umur dengan baik maka dibutuhkan diskriptor yang baik sebagai ciri pembeda utama. Penelitian ini menggunakan MATLAB 7.8 berbasis GUI (Graphic User Interface) untuk membuat aplikasi pengekstrak ciri keriput wajah. Pengekstrakan ciri citra dibagi menjadi dua sub proses yaitu pra pengolahan citra dan ekstraksi ciri. Praproses diawali dengan Cropping citra asli menjadi lebih kecil, pengubahan citra warna menjadi citra aras keabuan (grayscale), melakukan histogram equalization dan cropping pada 5 daerah kerutan wajah. Berdasarkan lima daerah kerutan wajah manusia tersebut, dihasilkan ciri tekstur sebagai ciri keriput diperoleh dari pendekatan keacakan statistis yaitu entropi. Penelitian ini menggunakan 12 citra wajah laki-laki dengan batasan umur 20 tahun sampai dengan diatas 60 tahun sebagai bahan sampel. Sistem ini berhasil mengekstrak seluruh sampel citra wajah. Dan akhirnya aplikasi ini diharapkan dapat menjadi referensi yang dapat diimplementasikan dibidang yang lain.

                                                                                                           

 


Keywords


pengolahan citra; ekstrak ciri; cropping; histogram equalization; entropi

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


ACHMAD, B. & KARTIKA, F. , 2005, Teknik Pengolahan Citra Digital Menggunakan Delphi, Andi Publishing, Yogyakarta.

BASUKI, AHMAD et al , 2007, Pengolahan Citra Digital menggunakan Visual Basic, Graha Ilmu, Yogyakarta.

AHMAD, U., 2005, Pengolahan Citra Digital, Graha Ilmu, Yogyakarta.

DRAPER, BRUCE A. et al, 2003, Recognizing face with PCA and ICA.

HSU, CHIH WEI et al, 2008, A Practical Guide to Support Vector Machine Classification, Department of Computer Science, National Taiwan University, Taipei 106, Taiwan.

DEPKOMINFO, http://www.depkominfo.go.id/profil/visi-dan-misi/

PETTERSON, E. et al, 2002, Automatic Representation Of Adult Aging in Facial Images.

GONZALEZ, R.C. & WOODS, R.E., 2008, Digital Image Processing, Pearson Education, Inc.

LIAN, HUI-CHENG & LU, BAO-LIANG, 2009, Age Estimation Using a Min-Max Modular Support Vector Machine, http://bcmi.sjtu.edu.cn/~lianhuicheng/papers/Age%20recognition-rev-lu-050430.pdf.

IVANCIUC, O., 2007, Applications of Support Vector Machine in Chemistry, Reviews in Computational Chemistry, Volume 23, Weinheim.

JAIN, A.K., 1995, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall of India, New Delhi.

GANDHI, MAULIN R., 2004, A Method for Automatic Syntesis of Aged Human Facial Images, McGill University, Canada.

MUNIR, RENALDI, 2004, Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika, Bandung.

PUTRA, E. DARMA. 2008. Sistem Biometrika, Penerbit Andi, Yogyakarta.

RICHA, SINGH et al, 2007. Age Transformation for Improving Face Recognition Performance.

SANTOSA, B. 2007. Data Mining, Teknik pemanfaatan data untuk keperluan Bisnis, Teori dan aplikasinya, Graha Ilmu, Yogyakarta.

SOLIHAH, B & RAHMAT, W.M. , 2007. Klasifikasi Bentuk Wajah dalam Representasi Fourier Descriptor Menggunakan Support Vetor Machine Multi Kelas, Prosiding SemanTik 07, Bandar Lampung.

VOJTECH, F. & VACLAV, H. , 2004. Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab (STPRtool) User’s Guide, Czech Technical University, ftp:// cmp.felk.cvut.cz/pub/cmp/articles/Franch-TR-2004-08.pdf

HORNG, WEN-BING et al, 2001. Classification of Age Groups Based on Facial Feature.

XIN GENG et al, 2007. Automatic Age Estimation Based on Facial Aging Pattern.

KWON,YOUNG H. & NIELS DA VICTORIA LOBO, 1999. Age Classification from Facial Image.




DOI: https://doi.org/10.24176/ijtis.v2i2.6302

Article Metrics

Abstract views : 40| PDF views : 17

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.




Indexed:

    

 

Creative Commons License
Anargya : Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Dedicated to: